Technische Universität München. Lehrstuhl für Bildverstehen und wissensbasierte Systeme. Wintersemester 2006 / 2007

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1 Technische Universität München Lehrstuhl für Bildverstehen und wissensbasierte Systeme Proseminar: Grundlagen Bildverarbeitung / Bildverstehen Wintersemester 2006 / 2007 Thema: Bildkodierung, Bildkompression und Bildformate Betreuer: Suat Gedikli Name: Sergey Zverlov MatrikelNr: Abgabetermin: 06. Februar 2007

2 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 3 2. Bildkodierung Rastergrafik Vektorgrafik Bildkomprimierung Signalkompression Umgebungsbasierte Kompression Lauflängenkodierung RLE auf Bit-Ebenen Wahrnehmungsorientierte Kompression Quantisierung im Ortsraum Quantisierung im Frequenzraum Bildformate BMP GIF JPEG PNG Bewegliche Bilder Schluss Literaturverzeichnis 13 2

3 1. Einleitung Bilder sagen mehr als Tausend Worte. Dieses Sprichwort trifft die Sachlage sehr gut, denn tatsächlich ist es so, dass oft Grafiken benutzt werden, um das Verstehen eines komplexen Sachverhalts zu erleichtern. Täglich werden Unmengen von Entscheidungen anhand von digitalen Bildern in den Bereichen, wie der Medizin, Wetterforschung oder auch Aufklärung, getroffen, aber auch aus dem täglichen Leben, sind die digitalisierten Bilder mittlerweile kaum mehr wegzudenken, wie z.b.: Urlaubsfotos oder DVDs. Doch bleibt die Frage, wie man all diese Formen und Farben auf einem Rechner ohne die relevante Information zu verlieren und möglichst platz sparend abspeichert. 2. Codierung Um ein Foto oder ein Diagramm auf einem digitalen Medium abzuspeichern, müssen die ganzen Informationen, wie Form, Farbe, Helligkeit usw. diskretisiert werden. Dabei haben sich hauptsächlich zwei Methoden durchgesetzt. Zum einen kann man das in Form einer Tabelle darstellen, wo jede Zelle einen Farbwert zugeordnet bekommt, oder man kann versuchen, die Form mit Hilfe einer mathematischen Formel darzustellen. Beide Methoden haben ihre Vor- und Nachteile und abhängig vom Einsatzgebiet entscheidet man sich für die eine oder die andere. 2.1 Rastergrafik Bei einer Rastergrafik wird das Bild in einer Tabelle gespeichert, wo jeder Zelle ein bestimmter Farbwert zugeordnet ist. Die Breite und die Höhe dieser Matrix bestimmt die Auflösung des Bildes. Dabei wird ein Bild in einzelne Pixel zerlegt (= diskretisiert), dieser Vorgang wird Rasterung genannt. Rastergrafiken eignen sich hervorragend zur Darstellung von komplexen Bildern, wie zum Beispiel Fotos. Die heutigen Bildschirme werden ausschließlich über die Rastergrafik angesteuert. Ein Nachteil von Rasterbildern ist, dass eine Rastergrafik nach der Skalierung körnig ausschaut, da das Bild aus einer bestimmten Anzahl von Pixeln besteht. Der andere Nachteil gegenüber der Vektorgrafik ist der relativ hohe Speicherbedarf, da jedes Pixel einzeln kodiert wird. Wie man diesem Problem zu lösen versucht, wird später in dem Kapitel Komprimierung behandelt[q1]. Abb. 1: Rastergrafik vs. Vektorgrafik 3

4 2.2 Vektorgrafik Bei einer Vektorgrafik wird das Bild mit Hilfe von geometrischen Formen(z.B.: Rechtecke oder Kreise) dargestellt, was zur Folge hat, dass man die Grafik ohne Qualitätsverlust beliebig skalieren kann[q7]. Das Problem dabei ist, dass es relativ schwierig ist, fotorealistische Grafik mittels geometrischer Formen darzustellen. In der Natur gibt es eben keine perfekten Kreise oder Vierecke usw. Lange Zeit galt Vektorgrafik auch vollkommen ungeeignet dafür, was sich aber durch die modernen Grafikverarbeitungsprogramme geändert hat. Da heutige Bildschirme ausschließlich mit Rastergrafiken angesteuert werden, müssen die Vektorgrafiken vor der Ausgabe noch umgewandelt werden. Dieser Vorgang wird Rasterung genannt. Ein Ausgabegerät, das Vektorgrafiken(ohne Umwege) ausgibt, nennt sich Plot[Q1]. 3. Kompression Ein digitales Foto aus einer 4-Megapixel-Kamera enthält 4 MB Daten für jeden, der drei Bildkanäle, womit man insgesamt auf 12 MB kommt. Wenn man das auf 100 Fotos hochrechnet, dann landet man sehr schnell im Bereich von einem Gigabyte[Q2]. Das ist bei den modernen Speichermedien, wie CDs, DVDs oder Festplatte nicht so tragisch, doch die Größe der Bilder wird schnell zum Problem, wenn man sie im Internet (z.b.: per ) verschicken möchte. Der Ausweg aus diesem Dilemma besteht darin seine Bilder zu komprimieren. Diese enthalten nämlich eine Menge an redundanter Information, die man mit den gängigen Kompressionsverfahren entfernen kann. Abhängig von dem Bildinhalt und dem Kompressionsverfahren bekommt man die so genannte Kompressionsrate K, die angibt, wie stark sich das Bild verkleinern lässt (K = n heißt, dass der komprimierte Datensatz nur noch ein n-tel des Umfangs des ursprünglichen Datensatzes hat). 3.1 Signalkompression Bei Signalkompression schaut man sich jedes Pixel unabhängig von den anderen an. Das Ziel dabei ist, jedes Pixel durch möglichst wenig Bits zu repräsentieren, in dem Abb. 2: Histogramm mit 8 Farbwerten 4

5 man sich die Tatsache zu Nutze macht, dass nicht jeder Farbwert in einem Bild gleich oft vorkommt[q2]. Man versucht jeden Farbwert indirekt proportional zu seiner Auftrittswahrscheinlichkeit zu kodieren. Also wenn zum Beispiel der Farbwert 0 die Auftrittswahrscheinlichkeit 90% hat, kodiert man ihn mit möglichst wenig Bits. Dabei sollte man auf die so genannte Fano-Bedingung achten, die besagt, dass Code für einen Farbwert nicht Präfix eines anderen Farbwertes sein darf (um Verwechselung zu vermeiden)[q3]. Die Häufigkeitsverteilung von den Farbwerten kann man dann mit Hilfe eines Histogramms grafisch darstellen (Abb. 2) Der Informationsgehalt eines Farbwertes steht im umgekehrten Verhältnis zu dessen Auftrittswahrscheinlichkeit im Bild. Das heißt, dass je unwahrscheinlicher es ist, dass dieser Farbwert in einem Bild auftritt, desto größer ist die Information, die er trägt. Der mittlere Informationsgehalt eines Farbwertes wird Entropie genannt. Dieser Begriff lässt sich auf die Strukturgleicheit mit der Formel aus der Mechanik zurückführen[q3]. Mit der Entropie enthält man dann den maximalen Kompressionsfaktor, den man dann auf die nächst höhere Zahl aufrundet, da man einen Farbwert schlecht mit einer Fließkommazahl kodieren kann. Eine so genannte entropiebasierte Codierung ist die Huffman-Codierung. Sie lässt zwar die Fehler, die durch die nicht ganzen Zahlen entstehen, nicht ganz vermeiden, aber sie hält sie durch Aufsummieren relativ klein und liefert einen guten Näherungswert. Abb. 3: Huffman-Baum Bei dem Algorithmus wird zuerst für jeden Farbwert ein Baum, bestehend aus einem Blatt, erstellt, dann werden immer zwei Bäume mit den kleinsten Wahrscheinlichkeiten zusammengefügt, bis man nur noch einen einzigen Baum hat. 5

6 Diesen Algorithmus kann man am besten mit Hilfe eines Baumes grafisch darstellen (siehe Abb. 3)[Q3]. 3.2 Umgebungsbasierte Kompression Die entropiebasierte Komprimierung ist nur dann optimal, wenn man die Anordnung der Pixel auf dem Bild nicht beachtet. Aber wenn zum Beispiel ein Bild der Größe NxN durchgehend einen Farbwert hat, dann könnte man mittels Huffman im besten n Falle jeden Pixel mit einem Bit kodieren, womit man dann auf n Bits insgesamt kommen würde. Wenn man aber nur die zwei diagonal gegenüberliegenden Koordinaten und den Farbwert angeben würde, dann würde man viel weniger Platz dafür brauchen. Die Reduktion der räumlichen Redundanz beschäftigt sich damit, Pixel mit gleichen Farbwerten zusammen zu fassen Lauflängencodierung Bei der Lauflängenkodierung nutzt man den Umstand aus, dass bei Bildern die aufeinander folgenden Pixel oft den gleichen Farbwert haben. Also wenn zum Abb. 4: Ein Run über 8 Pixel Beispiel ein Bild der Breite 8 Pixel in der obersten Zeile folgendes stehen hat: W,W,S,S,S,S,W,W; dann hätte diese Zeile die Länge 8, aber wenn man das als 2W, 4S, 2W kodiert (Abb.4), dann erhält man die Länge 6 (jeweils Länge + Farbwert). Eine solche Folge von Pixeln entlang einer Linie wird dann als Run bezeichnet. Ein Run wird durch den Farbwert g, den Startwert(m,n) und die Länge l festgelegt, wobei man auf die Angabe von (m,n) verzichten kann, wenn man annimmt, dass das Bild keine Löcher hat und dass die Breite des Bildes bekannt ist. Da die Runs normalerweise der x-achse entlanggehen, beginnt man oben links und geht dann jeweils bis zum rechten Rand. Der Kompressionsfaktor gleicht dann der mittleren Lauflänge. Ein schlechtes Ergebnis erzielt man bei dieser Technik, wenn im Bild ein hochfrequentes Rauschen vorkommt, das heißt, wenn sich die Farbwerte der Pixel oft ändern. Dann kann es sogar passieren, dass das Bild, vom Umfang her, nach der Lauflängenkodierung größer ist, als das ursprüngliche. In solchen Fällen sollte man auf hybride Repräsentation aus Lauflängencodierung und Pixelwerten wählen, das heißt, wenn ein Lauf nur aus einem Pixel besteht, dann wird der Pixel selbst gespeichert. Für diese Technik benötigt man noch ein Pixel extra, um zu unterscheiden, ob es sich um ein Lauf oder ein Pixelwert handelt. Somit kann man den Worst-Case auf K = 0.88 senken[q2]. 6

7 3.2.2 RLE auf Bit-Ebenen Da eine Lauflängencodierung meistens nur bei den Bildern sinnvoll ist, wo das hochfrequente Rauchen schon entfernt wurde, versucht man das Bild zuerst in verschiedene Bit-Ebenen aufzuteilen. Wenn man ein Bild mit zum Beispiel 256 Farbwerten hat, dann macht man einen Schnitt bei 127 und hat dann eine Hälfte mit helleren ( ) und die andere mit dunkleren Farbwerten (0 127). Die Bit- Ebenen sind dann homogener und lassen sich schon besser durch Runs zusammenfassen. Das kann man immer weiter treiben, doch je tiefer die Bit-Ebene ist, desto kürzer werden die Runs. Deswegen ist es ratsam die Lauflängencodierung, nur auf höheren Bit-Ebenen zu benutzen. Und auf den niedrigeren eben die Pixel einzeln zu codieren. Bestimmte Zahlenübergänge (z.b.: von 127 auf 128) finden auf jeder Bit-Ebene statt und das kann dazu führen, dass sich dabei der von allen Bits ändern muss, was nicht sehr effizient wäre. Als Beispiel schauen wir uns die Zahl 15 an (binär: 0111). Wenn man eine Eins dazuaddiert, dann kommt man logischerweise auf 16 (binär 1000). Man sieht dabei, dass auch wenn sich der Farbwert nur um eins ändert, muss man dafür den Wert von allen Bits verändern. Um das zu vermeiden, greift man auf so genannte Gray-Codes zurück. Gray-Code ist ein Codierungsverfahren, wo jede aufeinander folgende Zahl nur um eine Ziffer ändert (Hamming-Abstand = 1)[Q2]. 3.3 Wahrnehmungsorientierte Kompression Bisher wurden Methoden betrachtet, die die Komprimierung ohne Datenverlust durchgeführt haben. Bei der Reduktion von der Bedeutungsredundanz beschäftigt man sich damit, wie viel Datenverlust ein Bild verkraften kann ohne wichtige Informationen zu verlieren. Diese Frage hängt davon ab, welche Information in einem konkreten Fall wichtig ist und/oder man auf sie verzichten kann Quantisierung im Ortsraum Es gibt dafür zwei Möglichkeiten. Man kann nämlich die Anzahl der Pixel reduzieren, was zu einer sichtbaren Qualitätsminderung führt, aber wenn dieses Bild auf eine bestimmte Größe verkleinert (z.b.: als Thumbnail benutzt wird), dann ist der Qualitätsverlust kaum sichtbar. Hingegen, wenn das Bild seine ursprüngliche Größe beibehält, sieht das bei zum Beispiel dreifacher Reduzierung schon ziemlich körnig aus. Das kann man zwar mit einer so genannten Tiefpassfilterung (Abb. 5) verbessern[q6]. Abb. 5: Quantisierung im Ortsraum 7

8 Bei einer Tiefpassfilterung werden die hohen Frequenzen abgeschwächt. Dabei wirkt das Bild zwar nicht mehr so pixelig, aber dafür wird es unscharf. Anders ist es bei der anderen Methode, wo man die Anzahl der Farbwerte reduziert. Da das menschliche Auge deutlich weniger als 256 Farben unterscheiden kann, wirkt sich die Reduzierung auf 128 Farbwerte bei einem Bild nicht so stark auf dessen Qualität aus. Wenn man die Farben weiter reduziert, dann treten ab einem bestimmten Punkt, so genannte, Artefakte (künstliche Kanten) auf. Diese werden dann wiederum vom menschlichen Auge als störend empfunden. Dieses Phänomen wird auch Aliasing-Effekt genannt, den man mit der Technik, die sich Anti-Aliasing nennt, beseitigen kann, indem man auf die künstlichen Kanten hochfrequentes Rauschen drauf addiert und diese damit verwischt. Denn tatsächlich ist es so, dass Rauschen das menschliche Auge weniger stört, als künstliche Kanten[Q2]. Mit Quantisierung im Ortsraum kann man deutlich größeren Kompressionsfaktor erzielen, als mit den vorigen Methoden, auch wenn es sich bei einer zu hohen Kompression deutlich auf die Qualität des Bildes auswirken kann[q2] Quantisierung im Frequenzraum Laut Untersuchungen können hochfrequente Farbübergänge erst wahrgenommen werden, wenn der Kontrast zwischen ihnen hoch genug ist. Aus diesem Grund werden bei der Quantisierung im Frequenzraum hohe Frequenzen mit geringem Kontrast gelöscht, ohne dass die Qualität des Bildes sich groß verschlechtert. Im Gegenteil hat dieses Löschen sogar einen positiven Effekt, da man damit oft das Rauschen aus dem Bild entfernt[q2]. Ein Verfahren dazu ist die Diskrete Fourier Transformation (DFT), dabei werden hohe Frequenzen bei einer Abbildung von den komplexen Zahlen auf Paare von reelen Abb. 6: Das analoge Signal wird abgetastet Zahlen automatisch gelöscht[q2]. Auch bei höheren Kompressionsraten liefert die Rücktransformation der Bilder eine ziemlich gute Qualität. Dabei wird das Signal auf den Frequenzbereich abgebildet. Man kann sich das so vorstellen, dass man danach eine Art Graph erhält (Abb. 6). Anschließend folgt die Quantisierung, wo das analoge Signal abgetastet bzw. diskretisiert wird (d.h.: man speichert die Koordinatenpunkte in bestimmten Abständen). Dabei geht das hochfrequente Rauschen (wenn die Abtastperiode groß genug ist) verloren. Ein anderes und sehr verbreitetes Verfahren ist die Diskrete Cosinus Transformation, das im Vergleich zu DFT mit reelen Zahlen arbeitet. Die Diskrete Cosinus Transformation wandelt die Daten in eine gutkomprimierbare Form um und kann sehr effizient in Hard- und Software umgesetzt werden. Oft wird das Bild noch in NxN (oft N=8) große Blöcke zerlegt und für jeden Block wird die DCT einzeln durchgeführt, da 8

9 die einzelnen Blöcke homogener sind, als das ganze Bild. Bei zu hohen Kompressionsraten können Blockartefakte sichtbar werden. Dieses Verfahren ist das Herzstück der alten JPEG Version. Bei dem neuen JPEG-Standard, wird die Wavelet-Transformation benutzt, die einen höheren Kompressionsfaktor liefert und nicht von willkürlich gewählten Blöcken abhängt, sondern von der Frequenz, und somit weniger Artefakte bei der Rücktransformation verursacht[q2]. 4. Bildformate Abhängig davon, welche Art von Bild man hat, kann man aus einer breiten Palette von verschiedenen Bildformaten wählen. In diesem Kapitel gehe ich auf die ein, die am meisten verbreitet sind. 4.1 BMP BMP ist ein geräteunabhängiges Rastergrafikformat, das es in den Versionen 3.0, 4.0 und 5.0 gibt. Die Version 3.0 ist die erste und auch die am meisten verbreitete. Die anderen, etwas verbesserten(die z.b.: Farbkorrektur ermöglichen) BMP- Versionen werden nur von wenigen Applikationen unterstützt und treten eher Windows-intern auf. Eine BMP-Datei besteht aus drei großen Blöcken: dem Dateikopf, wo unter anderem die Dateigröße gespeichert ist; dem Informationsblock, wo die Farbtabelle und die Intensitätswerte der Farben Rot, Grün, Blau enthalten sind und den Bilddaten, wo die eigentliche Bildinformation gespeichert wird, die entweder unkomprimiert oder mittels Lauflängen-Codierung komprimiert vorliegt. Dabei wird zwischen RLE8 und RLE4 unterschieden. Bei den beiden wird ein Datensatz in jeweils zwei Bytes zusammengefasst, wobei der erste immer der Zähler ist(wie oft der Farbwert hintereinander folgt). Und der zweite Byte kann entweder einen Farbwert darstellen (RLE8) oder zwei Farbwerte (RLE4)[Q4]. 4.2 GIF Dieses Format wurde im Mai 1987 zum ersten Mal von der US-Firma namens Compuserve vorgestellt und hat sich bald aufgrund seiner sehr effizienten, verlustfreien Kompression (LZW) durchgesetzt. Zwei Jahre später kam eine aktualisierte Version heraus, die zusätzliche Features, wie zum Beispiel Alphakanal (zusätzlicher Byte zur Darstellung der Transparenz) oder Animationsfähigkeit. Bei dem LZW Algorithmus werden Zeichensequenzen, die häufig vorkommen, in einem Wörterbuch gespeichert. Dieses Wörterbuch muss nicht mitgeführt werden, sondern kann bei der Decodierung on-the-fly rekonstruiert werden. Vor allem um Bilder im Netz zu verschicken, ist dieses Format sehr gut dazu geeignet. Zum Erfolgsrezept trug auch die offene Lizenz-Politik von Compuserve bei, nach der jeder Programmierer dieses Grafikformat in seinen Applikationen implementieren durfte. Allerdings wurde der LZW-Algorithmus von einer Firma namens Unisys patentiert und somit kam es 1994 zu einem Urheberechtsstreit, der 9

10 damit beendet wurde, dass sich die beiden Firmen darauf geeinigt haben, dass CompuServe die Lizenz für LZW bekommen hat und es an viele unabhängige Softwareentwickler weitergeben durfte. Inzwischen erlaubt auch Unisys den kostenlosen Einsatz des GIF-Formats und verlangt die Lizensierung des LZW-Alogirthmus nur für neue Software. In Deutschland dagegen zählen veröffentlichte Algorithmen zur wissenschaftlichen Lehre und sind damit praktisch Freeware. Dies gilt somit auch für den LZW- Algorithmus. Allerdings darf man die Software, wo zum Beispiel LZW implementiert ist, aufgrund des Patentkonfliktes nicht ohne weiteres in den USA vertreiben. Auch aus diesem Grund etabliert sich derzeit immer mehr das PNG-Format[Q4]. Ein weiterer Nachteil von GIF ist, dass es aus 256 Farben besteht und somit nicht zur Darstellung von fotorealistischen Bildern geeignet ist[q1]. 4.3 PNG PNG ist ein Grafikformat, das 1995 als Ersatz für das verbreitete GIF-Format entwickelt wurde, dessen Implementierung in eigene Software teilweise zu Lizenzkonflikten geführt hat. Hier wird anstatt des LZW ein verlustfreier Algorithmus namens Deflate verwendet, der auch bei der ZIP-Archivierung zum Einsatz kommt. Dabei handelt es sich um eine Kombination aus den Algorithmen LZ77(Vorgänger von LZW) und der Huffman-Codierung. PNG kann genau so wie GIF, bis zu 256 Farbwerte enthalten und eignet sich damit auch nicht unbedingt für fotorealistische Bilder. Das Format enthält auch solche Features, wie den Alphakanal, wo es aber noch zu Darstellungsschwierigkeiten bei den modernen Browsern (IE 6) kommt. Die neuesten Browser können aber mittlerweile das Format fehlerfrei darstellen. Um die Kompression der Bilder zu verbessern, nutzt man die Tatsache, dass viele benachbarte Pixel sich vom Farbwert nur minimal unterscheiden und man deshalb einfach den Durchschnitt von den Farbwerten nehmen kann. Dieses Format ist aber noch verbesserungsfähig, weil es auch von den gängigen Bildverarbeitungsprogrammen nicht optimal abgespeichert wird (die Dateigröße ist höher, als notwendig) und noch ein Nachteil ist, dass PNG nicht animationsfähig ist (dafür gibt es ein eigenes Format mit dem Namen MNG)[Q1]. 4.4 JPEG JPEG steht für Joint Photographic Experts Group und ist eigentlich kein Grafikformat, sondern ein Komitee, das einen Standard für die Komprimierung von Echtfarbenbildern entwickelt hat. Die Kompression besteht aus mehreren Algorithmen, wobei nur zwei davon verlustbehaftet sind. Da das Bild meistens im RGB(Rot-Grün-Blau) Farbraum vorliegt, wird es zuerst in deas YCbCr- Farbmodell(beruht auf Helligkeitsunterschieden) umgerechnet, weil es sich besser für die Diskrete Cosinus Transformation eignet. Danach wird eine verlustbehaftete Tiefpassfilterung durchgeführt, wo hochfrequentes Rauschen aus dem Bild entfernt wird und anschließend folgt die so genannte Unterabtastung, wo das Signal mit weniger, als der doppelten Bandbreite diskretisiert wird und somit keine 100% Rekonstruktion möglich ist. Danach wird das Signal mittels der DCT in eine Form 10

11 umgerechnet, die leichter zu komprimieren ist. Anschließend werden mittels der Quantisierung irrelevante Daten gelöscht. Abhängig davon, wie groß die Abtastperiode bei der Quantisierung ist, die man wählt, wird die spätere Qualität des Bildes bestimmt. Am Ende wird das Ergebnis noch mit einer Entropiecodierung(meistens Huffman-Codierung) komprimiert[q1]. Die Dekodierung erfolgt in der genau umgekehrten Reihenfolge. Bei JPEG, wird das Bild in (meistens) 8x8 große Blöcke aufgeteilt und man führt die DCT auf jedem Block einzeln durch aus Gründen, die schon erklärt wurden. Ein Nachteil von JPEG ist, dass man die Diskrete Cosinus Transformation auf willkürlich aufgeteilten Blöcken durchführt und es dann teilweise zu künstlichen Kanten zwischen den Blöcken kommen kann. Deswegen wird bei dem neuen Standard JPEG2000 die so genannte Wavelet-Transformation verwendet, die bessere Ergebnisse erzielt[q2]. Das Format wird aber noch nicht von allen Applikationen unterstützt. 4.5 Bewegliche Bilder Eine Reihe von verbreiteten Standards für Codierung von Beweglichen Bildern wurde von der Moving Picture Experts Group (MPEG) beschlossen. Das ist eine Gruppe von Experten, die sich mit der Standardisierung von Videokompression und auch Audiokompression beschäftigt. In der Umgangssprache wird mit MPEG Abb. 7: Group of Pictures: nicht die Expertengruppe gemeint, sondern ein spezieller MPEG-Standard. Einer dieser Standards wird MPEG-1 genannt. Dieses Format wurde erstmals 1991 vorgestellt und sein Ziel war, Videos möglichst so zu komprimieren, dass zum Beispiel ein Spielfilm auf eine Audio CD passt. Dementsprechend schlecht war auch die Bildqualität, nämlich schlechter als bei einer VHS Aufzeichnung. Die hohe Kompressionsrate war möglich, weil man die Tatsache ausnutzte, dass sich während einer Szene im Bild nicht so viel verändert. Das Video wird in viele GOPs(Group of Pictures) aufgeteilt, sprich einzelne Szenen. Am Anfang einer GOP speichert man das so genannte I-Frame( intra-coded ) ab, was dem Anfangsbild einer Szene entspricht. Danach folgen mehrer P-Frames (predictive-coded), die nur noch die Informationen über die Differenz zum I-Frame enthalten und deswegen dementsprechend deutlich besser komprimiert werden können. Zwischen I und P- Frames befinden sich die B-Frames (bidirectionally predictive-coded pictures), die Differenz-Informationen aus dem vorgehenden und/oder nachfolgenden I- oder P- Frame enthalten (Abb. 7) Der Nachfolger von MPEG-1 wurde 1994 unter dem Namen MPEG-2 zum ersten Mal vorgestellt. Wesentliche Unterschiede zu seinem Vorgänger sind die deutlich bessere Bildqualität und die Unterstützung von den 5.1 und 7.1 Audiokanälen. Dieses Format wird zur Videokodierung von den DVDs verwendet, bei SVCD, wo die Bilder allerdings mit niedrigerer Datenrate kodiert werden und bei DVB-T/S/C. 11

12 Der Nachfolger von MPEG-2 sollte eigentlich die Kodierung von HD-TV übernehmen, aber bei dieser Aufgabe hat sich auch MPEG-2 durchgesetzt und somit kam MPEG-3 nie heraus. Stattdessen folgte im Jahr 1998 das MPEG-4 Format, welches trotz kleinerer Dateigröße bessere Bildqualität liefert. Der Grund dafür ist die Technik, die sich Global Motion Compensation (GMC) nennt. Dabei werden unterschiedliche Objekte in einer Szene getrennt kodiert, weil man Bildbereiche, die über mehrer Frames gleich bleiben (zum Beispiel der Hintergrund), anders kodieren kann, als bewegliche Objekte. Somit erhält man eine viel effizientere Komprimierung. Zu den bekanntesten MPEG-4 Codecs gehören DivX, XVid, WMV usw.) 1998 wurde die Arbeit an dem vorläufig letzten MPEG-Standard aufgenommen, dem MPEG-7. Dabei handelt es sich nicht um ein neues Komprimierungsverfahren, sondern lediglich um eine Verbesserung von MPEG-4 im Hinblick auf die Objekterkennung. Das ist auch der Grund, warum man ihn nicht MPEG-5 oder MPEG-6 genannt hat. Ob die Versionslücken je geschlossen werden, ist im Moment noch ungewiss[q1]. 5. Schluss Es gibt eine Menge von Möglichkeiten, ein digitales Bild zu kodieren. Und welche man nimmt, hängt letztendlich sehr stark davon ab, was für eine Art Bild das ist. Wenn man sein Bild wirklich zu 100% effizient (möglichst gut Komprimiert und mit möglichst wenig Qualitätsverlust) darstellen möchte, dann müsste man extra einen speziellen Algorithmus für dieses bestimmte Bild erstellen (bzw. anpassen). So penibel wird man unter normalen Umständen nicht sein (Preis-Leistungs-Verhältnis ist dann doch nicht so gut), aber es gibt durchaus modellbasierte Methoden seine Bilder abzuspeichern. Wenn man zum Beispiel weiß, dass es sich dabei um Passfotos handelt, wo nur ein Gesicht zu sehen ist, kann man diese Tatsache ausnutzen, um das Bild möglichst gut zu digitalisieren. 12

13 6. Literaturverzeichnis [Q1]: Wikipedia, [Q2]: Klaus D. Tönnies, Grundlagen der Bildverarbeitung, 2005 Pearson Studium [Q3]: Professor. Knoll: Script Informatik II, SS 06, TU München [Q4]: Thomas W. Lipp, Grafikformate, 1997 Microsoft Press Deutschland [Q5]: Was ist MPEG? Technische Hintergründe., [Q6]: Wolfgang Abmayr, Einführung in die digitale Bildverarbeitung, Stuttgart, 1994 Teubner [Q7]: Using Freehand MX, Macromedia 13

10%, 7,57 kb 20%, 5,3 kb 30%, 4,33 kb 40%, 3,71 kb 50%, 3,34 kb. 60%, 2,97 kb 70%, 2,59 kb 80%, 2,15 kb 90%, 1,62 kb 99%, 1,09 kb

10%, 7,57 kb 20%, 5,3 kb 30%, 4,33 kb 40%, 3,71 kb 50%, 3,34 kb. 60%, 2,97 kb 70%, 2,59 kb 80%, 2,15 kb 90%, 1,62 kb 99%, 1,09 kb Die Komprimierung: Die Abkürzung JPG (oder auch JPEG) steht für "Joint Photographic Experts Group". Dieses Bildformat ist nach der Expertengruppe, die es erfunden hat, benannt. Die Komprimierung empfiehlt

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